一种改进的数字图像修复方法

针对既含有划痕又含有大块缺失信息的数字图像,文中提出了一种基于改进BSCB模型和改进Criminisi算法的图像修复方法。首先,采用改进的BSCB模型修复图像中的划痕,然后再用一种改进优先级的Criminisi算法进行大块缺失信息的修复,最后将文中提出的修复方法与单独使用BSCB模型和单独使用Criminisi算法的修复效果进行对比,实验结果表明文中提出的方法的修复效果更好。     

一种基于多相滤波的宽带数字信道化改进算法

对基于多相滤波技术的实信号结构模型及其优缺点进行了分析,针对存在盲区的问题 ,采用降低抽取率的方法对原多相滤波算法进行了改进,建立了无盲区信道化接收机模型。 分别对两种结构模型进行了仿真实验,实验结果验证了改进算法及其模型的可行性和有效性 。利用该改进算法可实现对信号的全概率截获。     

不规则地形地波传播衰减因子的改进算法及结果一致性研究

针对低频地波衰减因子预测算法中积分方程算法与其它经典算法在均匀/分段均匀光滑路径模型下求解结果不一致的问题进行研究分析。引入球面校正因子和高程转换技术,对积分方程方法进行改进,提高其与其它经典算法在光滑路径模型下预测结果的一致性。在此基础上,将改进算法用于实际不规则地面模型地波衰减因子预测,并与实测结果进行比较。与原算法相比,改进后的算法更适合考虑地球曲率影响下复杂长距离地面及空中地波衰减因子的求解。     

基于改进交互式多模型算法的ADS-B航迹滤波方法研究

针对广播式自动相关监视(ADS-B)航迹跟踪精度低以及目标跟踪模型与目标运动模型匹配效率低的问题,结合自适应算法对经典交互多模型(IMM)算法的运动模型集进行改进。将经典交互模型(IMM)运动模型集中的匀加速运动(CA)模型,改进为"当前"统计模型(CS)和修正转弯(MCT)模型。利用改进的模型集对目标当前位置、速度和加速度进行滤波估计。并对模型转移概率进行修正,提高IMM算法的自适应能力,实现快速目标跟踪。利用模拟航迹数据及实际设备接收的实测数据对算法进行验证。结果表明:运动模型集改进后的IMM算法滤波结果优于经典IMM算法,跟踪结果稳定,改进的算法可适应复杂的目标航迹实时跟踪。     

基于改进模糊集聚类算法的运维态势模型

分析了现有运维系统中态势感知模型算法的不足,给出了算法改进的目标和方向,运用决策理论,将模糊集聚类算法进行改进,提出了改进模糊集聚类算法,并结合态势感知模型中部分经典理论,建立基于改进模糊集聚类算法的态势感知算法模型。     

启发式改进BPNN在模式分类领域内的对比研究

采用附加动量BP算法、自适应最速下降BP算法、自适应动量BP算法、弹性BP算法4种启发式改进方法分别对标准BP算法进行改进,并构建了相应的BP神经网络分类模型,将构建的4种分类模型应用于二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试,将4种BP网络分类模型的分类结果进行对比。仿真结果表明,对于中小规模的网络而言,弹性BP算法改进的BP网络的分类结果最为精确,收敛速度最快,分类性能最优;附加动量BP算法改进的BP网络的分类结果误差最大,收敛速度最慢,分类性能最差;自适应学习速率BP算法改进的BP网络的分类结果的误差值、收敛速度及分类性能介于上述两种算法之间。     

应用改进自蛇模型和L-R算法恢复毫米波图像

在毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法,但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。针对毫米波图像数据量少和图像分辨率低的特点,提出基于改进自蛇模型和L-R算法毫米波图像恢复方法,以局部方差构造自蛇模型的边缘停止函数,其改进自蛇模型在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征,然后使用L-R算法进行图像恢复,这种改进算法通过使用基于改进自蛇模型去噪能有效地减少噪声对L-R算法的影响。实验结果表明:在信噪比和相关度方面本文算法提高了L-R算法的性能,可用于含噪声的图像复原。     

基于改进PSO的非对称BoucWen模型参数辨识

为了辨识压电陶瓷中的迟滞非线性,该文提出一种改进的粒子群算法(PSO)对非对称BoucWen模型进行参数优化。首先在归一化BoucWen模型中引入非对称因子描述非对称特性,解决该模型只适用于描述对称迟滞的问题。其次通过引入混沌映射、收缩因子和动态学习因子来对传统PSO进行改进,动态改变粒子群的权重和学习因子,有效地提高算法的搜索能力和收敛速度。最后通过改进的PSO对非对称BoucWen模型进行参数辨识。结果表明,改进的粒子群算法能较好地辨识BoucWen模型参数,验证了方法的有效性。     

基于块模型的混合高斯模型运动目标检测方法

文中针对传统混合高斯模型(GMM)运动目标检测方法计算量大、时间复杂度高的缺点,提出一种利用块模型的混合高斯模型运动目标检测方法。该改进算法利用分块处理技术为每个块建立一个模型,同时利用概率更新策略对块模型进行更新,充分利用图像像素间的空域信息,大量减少算法的计算量和存储空间,提高了算法的运行效率。应用这种改进算法,对分辨率不低于CIF(352×288)的监控视频进行检测,结果表明:当块大小值设置为3×3时,检测效果与传统混合高斯模型的检测效果基本一致,而改进算法的平均耗时减少了46.16%,存储空间减少不低于54.15%。     

GIS应用领域中Dijkstra算法的一种改进

在地理信息系统(GIS)领域的所有求解最短路径的算法中,Dijkstra算法被公认为是目前较好的算法之一。Dijkstra算法虽然在理论上可行,但是在现行系统中,网络模型往往很大,顶点数目太多,从而导致搜索算法的效率非常低。文中在分析了Dijkstra算法的基础上,对Dijkstra算法进行了改进,并对改进的算法和原算法进行了比较,同时给出了改进算法的实现方法。     

基于嵌入式系统的运动检测算法的设计及实现

提出一种基于TMS320DM6437嵌入式视频处理系统的运动检测算法,采用实时性很强的ViBe算法进行背景建模及像素点分类,在背景更新的算法上,引入帧级更新的策略,以弥补ViBe算法对突变的背景更新较慢的不足.对前景二值图,使用扫描标记法实现对运动物体的捕捉.实验结果表明,该算法实时性强,适用于嵌入式系统.     

基于改进的ViBe和YOLO v3算法的行人检测方法

针对传统视觉背景提取（visual background extractor,ViBe）算法在进行行人检测时会产生鬼影的缺点,本文提出了一种基于改进的ViBe和YOLO v3算法的行人检测方法。利用改进的YOLO v3算法YOLO v3-SPP(spatial pyramid pooling)对ViBe算法的初始化策略进行改进以消除鬼影。运用YOLO v3-SPP算法对首帧图像进行行人检测,使用本文提出的行人消除方法将检测出的行人进行消除,并将输出图像代替ViBe算法的首帧,从而达到消除鬼影的目的。经过分析和实验验证,结果表明该算法能够有效解决鬼影问题。     

融合ViBe改进算法和图像均值的运动目标检测

针对视频前景提取(ViBe)算法在模型初始化时因前景像素干扰导致的“鬼影”问题，面对复杂背景环境的更新策略问题，提出利用图像像素均值作为参考对ViBe算法模型进行初始化优化；同时，提出随背景模型复杂度变化的自适应更新策略。利用邻域像素和连续帧背景像素的相似性进行背景模型初始化；然后通过计算样本间各像素的方差判定背景模型是否稳定，建立自适应的更新策略；最后提取运动目标。通过CDnet2014数据集验证表明：该算法有效改善了“鬼影”现象，提高了背景模型在复杂环境下的鲁棒性，各项客观评价指标也有所提升。     

一种基于随机码本的运动目标检测算法

针对传统码本算法模型建立时间过长、更新效果 差等问题,将视觉背景提取(ViBe)算法中模型建 立和更新的 思想用于改进码本算法,提出了一种基于随机码本(RCB)的运动目标检测算法。为减少计算 量,提出了一种基于 YUV空间的码本模型;为减少背景建模时间、提高模型的洁净度 ,提出了随机选取第1帧图像空间领域内 像素点的码本训练方法;为提高背景模型对复杂场景的适应能力,提出了基于随机策略的码 本更新方式。 与典型算法进行了两组实验。结果表明,本文算法兼有二者的优点,不仅能迅速适应场 景的转换,而 且在检测精度、动态适应能力和实时性等方面都有较大提高。     

基于自适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法

针对视觉背景提取算法(ViBe)对光照变化和运动 阴影敏感、提取的运动区域容易产生空洞的问题,本文提出了基于自 适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法。根据图像的局部背景亮度与色彩的空间频率对 人眼视觉的影响,自适应的确定 每个像素点的色差阈值,用于像素点与背景模型的匹配;然后,利用邻域像素点的空间一致 性原则,对检测结果进行修正; 最后,统计各连通域的面积,去除小面积的运动目标。实验结果表明,本算法可以有效的适 应光照变化、抑制运动阴影、填 补运动区域的空洞,具有比ViBe算法更好的检测效果。     

一种改进的基于ViBe的运动目标检测方法

ViBe运动检测算法消除鬼影的速度慢,并且在分类像素点的时候由于距离阂值固定导致检测结果的准确率下降.文章对ViBe算法存在的这两个问题做出改进.样本的选取范围由8邻域扩大到24邻域,避免选择重复的样本,加快鬼影的消除过程;在像素分类的时候根据背景动力学自适应地确定距离阈值,增强算法抗背景干扰的能力,并选用2组视频来验证改进后的算法.从检测结果可以看出,改进后的算法去除鬼影的速度更快,并且检测结果更加准确.     

基于灰度特征和自适应阈值的虚拟背景提取研究

针对虚拟背景提取(Visual Background extractor,ViBe)算法在目标检测时容易出现鬼影和运动目标阴影的缺点,该文提出了一种基于灰度特征和自适应阈值的ViBe背景建模改进方法。该算法首先利用ViBe算法进行背景建模,得到前景目标,然后对前景目标进行灰度特征判断和自适应阈值比较,得到没有鬼影和运动目标阴影的运动目标。实验结果表明,改进后的算法可以很好地弥补ViBe算法的不足,提高ViBe算法的识别准确率。     

改进型ViBe算法在运动目标检测中的应用

作为计算机视觉领域的热门方向之一,运动目标检测具有很高的理论研究价值和很广的实际应用空间。传统视觉背景提取器(Visual Background Extractor, ViBe)目标检测算法实时性高且内存消耗低,但存在受光照影响大、不能有效抑制拖影区域、无法消除阴影以及检测图像内部空洞等问题。鉴于以上不足,提出3点针对性改进策略：(1)优化算法核心参数。筛选最优值来替换以往经验值,从而提高算法性能,增强算法适应性。(2)引入光强检测算子。阈值半径随光强变化自适应,避免因光照变化而出现拖影区域。(3)增加阴影检测模型。利用感兴趣区域(Region of Interest, ROI)像素分布确定阴影位置,结合运动目标自身特性分割出目标区与阴影区。仿真实验结果证明：改进型ViBe算法不仅能够完整地检测、抓取运动目标,而且还可以有效地抑制拖影区域并消除目标阴影。     

基于骨架运算的动态手势定位及识别算法

为满足在不同背景条件下用户的手势识别需求,提出了一种对于动态手势定位及识别的算法。在摄像头固定、目标移动的前提下,采用ViBe算法对背景建模后结合肤色检测,对手势目标区域进行检测。文中提出了掌心的定位方法,算法利用形态学骨架运算提取图像特征,为解决用户不同衣着和动作造成判断区域的多样性和不确定性,进行有效区域选取后定位掌心坐标,根据掌心坐标通过似圆度和掌心极坐标进行手势定位和识别。实验结果证明,所提算法能够在复杂背景下准确地对手掌高于手肘的手势判断出掌心点,分割出手掌并进行手势识别,该算法同时拥有较好的鲁棒性和实时性。     

利用改进的背景差法进行运动目标检测

为了更准确地划分运动目标和背景区域,提出了基于背景差法的改进算法。该算法将选择更新法与中值滤波法相结合,对背景建模与阈值选取进行了优化,解决了复杂场景背景建模不理想问题,并能快速有效地进行背景更新。该算法还提出了双阈值思想,根据场景信息自适应地在图像的不同区域采用不同阈值,将当前帧图像与背景图像的差分作为反馈来调整阈值。实验结果表明,该算法能够较快速准确地提取运动目标,并对光照变化、场景变化、运动干扰有较好的鲁棒性。